“TypeError：只有长度为 1 的数组可以转换为 Python 标量”答案

【问题标题】："TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars"“TypeError：只有长度为 1 的数组可以转换为 Python 标量”
【发布时间】：2013-03-15 14:50:27
【问题描述】：

在我看来，这就像 pandas.Series.all 中的一个错误（df 是 Pandas DataFrame 对象，pd 是 pandas 的简写）：

In [18]: df.foo.apply(lambda x: x.startswith(u'bar').head()
Out[18]:
0    True
1    False
2    True
3    True
4    False
Name: foo

In [19]: (df.baz == u'frobozz').head()
Out[19]: 
0    False
1    False
2    True
3    True
4    False
Name: baz

In [20]: (type(Out[20]), type(Out[19]))
Out[20]: (pandas.core.series.Series, pandas.core.series.Series)

In [21]: pd.Series.all(Out[18], Out[19])
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-310-d132f431d45f> in <module>()
----> 1 pd.Series.all(Out[18], Out[19])

/home/jones/.virtualenvs/proj/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.pyc in f(self, *args, **kwargs)
    276     @Appender(func.__doc__)
    277     def f(self, *args, **kwargs):
--> 278         result = func(self, *args, **kwargs)
    279         if isinstance(result, np.ndarray) and result.ndim == 0:
    280             # return NumPy type

/home/jones/.virtualenvs/proj/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.pyc in _all(a, axis, dtype, out, keepdims)
     28 def _all(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):
     29     return um.logical_and.reduce(a, axis=axis, dtype=dtype, out=out,
---> 30                                  keepdims=keepdims)                                                                                                                       
     31
     32 def _count_reduce_items(arr, axis):

TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

发生了什么事？

【问题讨论】：

+1 我不知道你可以使用 Out[14] 等作为变量。
@AndyHayden：ipython 借鉴了 Mathematica 的一个想法（在我看来，它为任何类型的图形界面设定了标准，并且在过去 20 年左右一直在这样做） .顺便说一句，就像Out 可以被视为一个数组，In 也可以，尽管它的内容没有那么有用。 In 可能会派上用场的一种（当然是牵强的）情况是，例如，如果In[10] 是一个涉及x 的复杂表达式，我们简称它为E(x)，x 的值有自从In[10] 被评估后发生了变化（产生现在Out[10] 中的内容）......
然后可以运行eval(In[10]) 来获取E(x) 的更新值。 IOW，In 可以被认为是一个人的交互历史的“可寻址”形式，它允许一个人到达特定的输入表达式，而不必使用向上箭头对历史进行线性（反向）遍历.

标签： pandas

【解决方案1】：

从文档中，pd.Series.all 似乎只采用一个 Series 对象。试试这个 -

pd.Series.all(Out[18].append(Out[19]))

【讨论】：

【解决方案2】：

这对我来说似乎不是一个错误，但我不知道你认为pd.Series.all(Out[18], Out[19]) 做了什么。

>>> pd.Series.all?
Type:       instancemethod
String Form:<unbound method Series.all>
File:       /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.10.1-py2.7-macosx-10.6-intel.egg/pandas/core/series.py
Definition: pd.Series.all(self, *args, **kwargs)
Docstring:
a.all(axis=None, out=None)

Returns True if all elements evaluate to True.

您使用的是类中的版本，因此第一个参数被解释为实例，第二个参数被解释为轴。 pandas 正在尝试将您传递的第二个 Series 转换为一个整数，以便将其理解为一个轴，如果数组的长度 > 1，这将无法工作。

【讨论】：